PageRank是用来标识网页的等级、重要性的一种方法，是衡量一个网页的重要指标。...在搜索中，有人为了使得自己的网页的排名能够靠前，想出了很多的方法来作弊，这样的作弊被称为链接作弊(Link Spam)。...简单来讲，对于上述的仅考虑入链数量的网页级别算法，有人为了使自己的网页(称为网页A)的级别更高，便做了很多的网页以使得这些网页都指向网页A，这样网页A的入链数量就会变得很多，自然，网页A的网页级别就会变得很高...，但是这样的网页A的高级别只是所有者作弊的结果，并不等价于网页的质量就很好。 ...简单来讲是指链接到网页A的链接数越多，网页A越重要。 质量假设。指向页面A的入链的质量不同，质量高的页面会通过链接向其他的页面传递更多的权重，所以越是质量高的页面指向页面A，则页面A越重要。
智能可穿戴传感器设备、智能家居、智能汽车等为代表的“智能化”装备，通过引入集成芯片和软件操作系统，为大量的商品添加了“智能”元素，并与互联网、物联网、云计算等进行紧密融合，协同发展，为用户提供运动统计、...智能动力假肢可以帮助穿戴者花费更少的代谢能量并获取更自然的步态，在残疾人的日常生活中扮演着重要角色。...基于假肢设计的相关经验（本科期间）以及对智能算法的了解，在假肢设计过程中引入智能算法，准确地进行下肢运动意图识别，使得残疾人穿戴动力假肢行走过程中，假肢在下肢腿蹬时刻自动为残疾人提供助力。...结构设计 智能识别 智能识别的基本过程为：1、传感信号的采集与处理；2、采用识别算法对运动模式进行分类。...其中，智能算法识别可以采用LDA，详细资料参考https://blog.csdn.net/weixin_40604987/article/details/79615968，具有源代码。
【任务分发系统】 一些小量级的评测人工部署就好，但智能算法效果的评估往往评测数据量级都很大，这时就需要一个强大的系统来提升效率和减少人力成本。...综上所述，一个优秀的任务分发系统应具有极强的稳定性和较好可恢复性，同时最好还能借助智能算法更高效地分配任务。...其次由于现在评测任务很多，工具的执行效率也很多重要。效率低的话，要么评测结果出的慢耽搁智能算法改进，要么就只能堆机器去提升整体效率，成本很高。...3 ● 评测结果的分析 ● 【概览】 评测系统设计是灵魂，任务执行是躯干，那评测结果就是做的事了，最终还需要有一套完善的机制让评测结果能够成功推进智能算法的改进。...一个优秀的评测系统，应该是从用户角度出发，结合产品特性全面把控各项指标，同时能够准确、稳定、高效完成各种评测任务，推进智能算法不断改善。 没有科学，爱是无力的；没有爱，科学是破坏性的。
(3)回归算法（Regression） 回归问题通常被用来预测具体的数值而非分类。除了返回的结果不同，其他方法与分类问题类似。...(4) 聚类算法（Clustering） 聚类的目标是发现数据的潜在规律和结构。聚类通常被用做描述和衡量不同数据源间的相似性，并把数据源分类到不同的簇中。...(5) 异常检测算法（Anomaly Detection） 异常检测是指对数据中存在的不正常或非典型的分体进行检测和标志，有时也称为偏差检测。...都是对样本的标签进行预测和判断，但是实际上两者的区别非常大，因为异常检测中的正样本（异常点）非常小。常用的算法有： 1.一分类支持向量机（One-class SVM）：适用于数据特征较多的场景。...2.基于PCA的异常检测（PCA-based Anomaly Detection）：适用于训练时间短的场景。
随着人工智能的发展，我们现在各个产品线中都融入大量的智能算法，方便了用户的同时也给我们评价产品的具体效果带来了很大的困难。...这里就简单介绍一些我们在智能算法评测实践过程中的一些心得，主要会从评测系统的设计、评测的执行以及评测结果的分析三个方面展开，由于内容较多这篇文章我们重点阐述第一点。...评测系统的设计 评测系统的设计是整个评测系统的灵魂，决定了整个评测系统该怎么做，而且对后续产品算法的走向都起到至关重要的作用。...从产品最根本的特性出发、同时全面掌控产品的特性，这就是我们规划评测指标最核心的目标。 评测数据 都说人工智能是数据喂出来的，其实对评测来说也是一样，结果的好坏完全取决于数据。...比如以前常见的Bad Case就是拿算法训练数据来评测，效果异常的好，但产品上线后用户的反馈很一般甚至很差；还有就是我们经常犯的错误，纯粹拿自己用户的数据来评测，这里很容易受到马太效应的影响。
禁忌算法是从一个初始可行解出发，选择一系列的特定搜索方向(移动)作为试探，选择实现让特定的目标函数值变化最多的移动。...为了避免陷入局部最优解，TS搜索中采用了一种灵活的"记忆"技术，对已经进行的优化过程进行记录和选择，指导下一步的搜索方向，这就是Tabu表的建立。...上述程序段中对best_so_far的操作是直接赋值为最优的"解禁候选解"，但是有时候会出现没有大于best_so_far的，候选解也全部被禁的"死锁"状态，这个时候，就应该对候选解中最佳的进行解禁，以能够继续下去...S0不存在到达X*的通路,就会使搜索陷入S0的邻域的局部最优解。...%以下while的 是生成随机的200 X 2 的矩阵矩阵A。
本文将带你深入了解人工智能算法的魅力、种类以及未来趋势，探讨它们如何推动我们进入一个全新的时代。 一、人工智能算法的魅力 人工智能算法的魅力在于它们能够模拟人类的思维过程，实现自主学习、推理和决策。...在金融领域，AI算法可以预测市场走势，帮助投资者做出更明智的决策。 二、人工智能算法的种类 人工智能算法种类繁多，每种算法都有其独特的优势和适用场景。...以下是几种常见的人工智能算法： 监督学习算法：通过已有的带标签数据进行训练，使模型能够预测新数据的标签。常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)和神经网络等。...三、人工智能算法的未来趋势 随着技术的不断进步，人工智能算法的发展也呈现出以下趋势： 算法性能持续提升：随着计算能力的提升和数据资源的日益丰富，人工智能算法的性能将不断提高，为实现更复杂的任务提供可能。...四、总结 人工智能算法作为推动未来发展的重要技术引擎，正以其独特的魅力改变着我们的生活。
背景介绍 调研发现，物联网在传统工业中一般采用云-边-端的架构，其应用模式逐渐固化。...其中云平台主要进行数据的存储；边缘端作为大脑，不仅能够给底层设备下发控制指令，还可以对智能传感器发送的数据进行特征提取，并将结果反馈给云平台。...边缘网关可以作为一款可自由裁剪的微型电脑，能够安装Linux系统，执行各种复杂指令，具体的框架如下图所示：图片 附1：边缘网关在实际中具有广泛的应用，主要的优势体现在：1、将嵌入式设备中涉及的复杂计算移植到边缘端...，有效的解决了硬件消耗等问题；2、将区域内的信息进行收集、汇总、融合，后续通过智能算法提取出关键信息（联邦学习等），具有更好的安全性；3、解决了嵌入式设备与云端通信延迟过高的问题，在自动驾驶等领域具有广泛的应用...附2：物联网的核心为如何利用数据背后的价值：在力学领域应用时，能够直接将有限元软件嵌入到边缘端，通过传感器获取模型关键参数，然后在边缘端进行分析计算，得到最后特征并上传到云平台，该方式能够应用于火焰温度测量
染色体，一条染色体对应的就是你需要求的一个解，例如你需要求一个三元四次的复杂方程的极小值，那么你的一个结当然包含三个数（因为是三元嘛，当然是三个未知数啦），假设是x,y,z。...交叉，交叉也是跟生物里面学的一样，就是两条染色体并排的时候相对应的那一段交叉接起来 4. 变异，变异就是基因中某个bit的0变成了1，或者1变成了0，几率很小。当然在算法中是我们让它变异的。 5....返回得到的FitnV会是一个长度跟ObjV相同的列向量 % 他们之间的值是一一对应的，FitnV中较大的表示适应度的值对应ObjV中较 % 较小的值。...但是FitnV中的顺序并非是有序的，顺序跟ObjV中的每个值得顺序 % 是一样的。...根据子代种群的个体适应度来决定的，淘汰掉适应度底的个体，那么得到个体的适应度就需 % 要子种群的各个个体的目标值来计算。
，具有强大的全局搜索能力和较好的收敛性能。...免疫算法在免疫系统研究中的应用和进展主要集中在基本概念与操作的深入理解、传统与新型算法模型的开发、多角度的理论分析以及实际应用的广泛推广等方面。...由于免疫算法模拟的是生物体内的免疫反应过程，因此它具有较高的鲁棒性，可以应对不确定和变化的环境。这使得免疫算法在实际应用中更加稳定和可靠。...免疫算法具有很强的适应性和启发式特性，能够根据问题的具体情况动态调整搜索策略。这种灵活性使其在不同类型的优化问题中都能找到有效的解决方案。...近年来，免疫算法的研究趋势和未来发展方向有哪些新的发现或预测？ 近年来，免疫算法的研究趋势和未来发展方向有以下几个新的发现和预测： 医学领域的应用：人工免疫算法在医学领域展现出巨大的潜力。
核心原理 鱼群算法的核心思想是将鱼群中的自然行为模拟到计算机中，具体包括以下几个部分： 初始化鱼群：设定鱼群的规模、每条鱼的位置和目标函数值等参数。...大规模优化问题：自适应再生鱼群优化算法适合大规模的优化问题求解，通过不断给鱼群注入新的“生命”，动态修订鱼群拥挤度因子的上限值，使其更贴近于鱼群搜索食物的过程，从而保证了良好的收敛速度和全局最优解的可能性...最新的鱼群算法改进版本有哪些，它们是如何克服传统版本限制的？...最新的鱼群算法改进版本主要集中在以下几个方面，它们通过不同的策略克服了传统版本的限制： 该算法将量子计算引入到人工鱼群算法中，提出了一种新型的量子进化算法。...准确度的评估则可以通过具体的测试函数或实际应用场景中的表现来衡量。
其实这样是机器学习算法的共性吧，所有的智能算法都是善于发现生活中的常见情节推广到计算仿真的范畴，例如：遗传算法、烟花算法、蚁群算法、模拟退火算法等等。...在上图中是简化的神经元模型，我们的Xi是一系列的输入变量，对应在其箭头方向上的是一个权重系数。权重系数呢是为了消除样本数据的偏差，通常是一个rand函数在0-1之间的取值。...对于以上的输入变量和对应权重值我们很容易处理，但是这个模型的核心是基于激活函数F（x）的，下面是我们常见的一些激活函数： 2.2、神经网络模型 我们的神经网络是由若干的神经元连接而成的，我们常见的模型分类为...6、直接计算内部神经元的错误信号是不可能的，因为这些神经元的输出值是未知的。多年来，多人网络训练的有效方法一直是未知的。只有在80年代中期，反向传播算法才被设计出来。...由于神经网络输出层的激活函数的值域是有限制的，因此需要将网络训练的目标数据映射到激活函数的值域。
本文将其中智能算法有关精彩观点进行摘要。...胶囊网络由胶囊而不是由神经元构成，胶囊由一小群神经元组成，输出为向量，向量的长度表示物体存在的估计概率，向量的方向表示物体的姿态参数。理论上更接近人脑的行为。...其中， Fine-Tune 是深度迁移学习最简单的一种实现方式，通过将一个问题上训练好的模型进行简单的调整使其适用于一个新的问题，具有节省时间成本、模型泛化能力好、实现简单、少量的训练数据就可以达到较好效果的优势...2017 年提出的 DenseNet 采用密集连接的卷积神经网络，降低了模型的大小，提高了计算效率，且具有非常好的抗过拟合性能。 目标检测指用框标出物体的位置并给出物体的类别。...基于深度学习的跟踪方法，初期是通过把神经网络学习到的特征直接应用到相关滤波或 Struck 的跟踪框架中，从而得到更好的跟踪结果，但同时也带来了计算量的增加。
据英国《卫报》报道，美国Google公司的杰夫•辛顿教授宣称，谷歌正在开发一种新型人工智能算法，该算法具有逻辑、自然对话甚至调情的能力。...辛顿教授表示谷歌正在研究的这种新型人工智能算法可以将认知编码为一系列数字，他称之为“认知向量”。...开发“认知向量”的初始动机部分是为了提高翻译软件的准确性，比如谷歌翻译，当前它采用的是字典来翻译单个单词，搜索以前翻译过的文档去找到典型的短语翻译。...但是有一个错误信号反馈回路允许每个单词的位置不断的被精确，直到最终在云端的单词位置获得了在人类使用它们时的方式，即它们的有效含义。...许多人工智能的最新进展都是源于深度学习的领域，它的核心思想是计算机程序用巨大的数据集来训练，学习如何执行任务，而不是教一套死板的规则。
粒子群优化算法的基本原理 粒子群优化算法的核心思想是每个粒子代表一个潜在的解决方案，并在搜索空间内进行迭代搜索以找到最优解。...每个粒子根据自身的经验和群体的经验不断调整自己的位置和速度，从而逐步逼近全局最优解。...通过数学计算得到的压缩因子取值可以保证算法在后期的稳定收敛。 实验研究显示，通过不同参数组合下的仿真实验，可以发现特定的参数设置能够显著提升算法的优化性能。...例如，基于常用的12个测试函数的研究表明，推荐的一组固定参数组合在不同参数变化策略下均表现出较好的优化性能。...尽管粒子群优化算法在处理复杂问题时表现出较高的效率和准确性，但其性能仍受到多种因素的影响，如控制参数的适应性、初始粒子群的选择以及自适应策略的有效实施等
我们所谓的人工智能算法就是一个机器嵌入了这个算法后，这个机器就拥有了人所具有的基本能力，比如观察、思考、学习、创造等，本文要说的就是这个算法。...人工智能算法主要由两部分组成：深度学习（Deep Learning）和强化学习(Reinforce Learning) 深度学习 深度学习就是多层人工神经网络。...神经网络的本质：就是一个分类算法，所谓的分类算法就是一个公式，根据不同的输入X，经分类算法映射得到的y就是分类结果。就像我们输入猫的图片，得到的就是一个猫的标签或者狗的预测，这就是分类。...神经网络的目标：调整A,b的值，使预测值和真值越来越接近，直到它们的差值小于等于我们设定的阈值。其中真值就是上面说的图片的标签，预测值就是公式的结果y。...至于什么时候能够开发出超强的人工智能算法，让我们拭目以待吧！
此外，基于虚拟蚂蚁的局部优化蚁群算法可以通过降低重复计算资源的比例来提高计算资源的利用率，从而提升较少迭代次数时的收敛速度。...引入随机搜索机制：对于机理不明的问题，解的搜索越随机陷入局部最优的可能性就越小。因此，可以在算法中引入随机搜索机制，以增加找到全局最优解的可能性。...局部搜索机制：通过局部调整路径中的节点顺序来寻找更短的路径，不仅可以提高解的质量，还可以显著提高算法的收敛速度。...例如，一种改进的蚁群优化算法被用于十种基准功能的测试，并与常用启发式算法进行了对比。此外，还有研究利用多条件选点策略来提高搜索空间的覆盖范围和精度。 大规模问题往往需要更高的计算效率和更好的扩展性。...这表明并行化实现可以有效提高蚁群优化算法在大规模问题上的处理效率。 在特定的应用场景下，如地铁网络路线规划等，改进的蚁群优化算法也展示了优越的性能。
1.背景 1995年，James Kennedy和Russell Eberhart受到鸟群觅食行为的规律性启发，提出了粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)...2.算法原理 2.1算法思想 粒子由速度和位置影响，位置代表解空间中一个解，速度代表下一次位置更新的方向和距离。...=wV^{i}+C_1(P^{i}\_{best}-X^{i})+C_2(G^{i}\_{best}-X^{i}) 其中，w,C_1,C_2 分别代表权重系数和学习因子（实际意义对下一次运动方向的权重...fobj 适应度函数 %vmax 粒子速度上边界 %vmin 粒子速度下边界 %maxIter 迭代次数 %output %Best_pos 粒子全局最优位置 %Best_fitness 全局最优位置对应的适应度函数值...(i) = fobj(X(i,:)); end %% 将初始种群记为历史最优值 pBest = X; pBestFitness = fitness; %% 记录初始全局最优值 % 寻找种群中适应度最小的位置
以下是详细的建议： 初始温度是影响全局搜索能力的重要参数。较高的初始温度可以增加接受劣解的概率，从而允许算法进行更广泛的全局搜索，但同时也会导致计算时间的增加。...合适的降温速率可以平衡全局搜索和局部搜索的能力。常用的降温方式包括指数降温、线性降温和对数降温等。艾印双等人提出的自适应降温方式可以根据不同参数的变化范围和收敛速度来决定每次迭代的退火温度。...状态空间和目标函数：明确问题的状态空间和目标函数是基础，这将直接影响算法的有效性和准确性。 候选生成器过程：选择合适的候选生成器过程可以提高算法的效率和效果。...接受概率函数：设计合理的接受概率函数可以确保算法在不同温度下的行为符合预期。 总之，模拟退火算法的参数设置没有固定的规律，需要根据具体问题的特点和实验结果不断调整和优化。...（鲁棒性指的是算法对数据中的噪声、异常值和扰动的抵抗能力） 适用于大规模问题：模拟退火算法可以处理大量的变量和约束条件，适用于大规模问题的求解。
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